기술이 발전함에 따라 Internet of Things(IoT)기술 또한 빠르게 발전하고 있다. IoT 기술에는 Message Queuing Telemetry Transport(MQTT)를 포함한 다양한 프로토콜이 사용되고 있다. MQTT는 경량 메시지 프로토콜로 제한된 대역폭과 전력을 가진 환경에서도 효율적으로 데이터를 전송할 수 있어 IoT 분야에서 de-facto 표준 프로토콜로 고려되고 있다. 본 논문에서는 MQTT 5.0의 기능인 공유구독에서 메시지 전송 방식을 개선한 방식을 제안하고자 한다. 공유구독에서 메시지 전송 방식 중 대중적으로 사용되는 라운드 로빈 방식은 Client의 현재 상태를 고려하지 않는다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 현재 상태를 고려하여 최적의 전송 방식을 선정하는 방법을 제안한다. 이때 Markov decision process(MDP)를 기반으로 모델링을 수행하고, Q-Learning을 이용하여 최적의 전송 방식을 선정하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 방식과 기존에 사용되는 방식들을 비교하여 다양한 환경에서 성능 분석을 진행해 제안한 방식이 기존 방식들보다 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하고, 향후 연구의 방향성을 제시하면서 본 논문을 마무리하고자 한다.

본 논문에서는 실시간 대중교통 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안한 연구는 대중교통 앱(App)을 제작하고, 광센서, 압력 센서, 객체검출 알고리즘을 활용하여 구현하였다. 또한, 버스 모형을 제작하여 동작을 검증하였다. 제안한 실시간 대중교통 모니터링 시스템은 다음과 같이 3가지 특징을 가진다. 첫째, 광센서와 압력 센서의 값의 변화에 따라 좌석의 착석 여부와 총 승객 인원을 파악하여 앱에서 대중교통 내부의 혼잡도를 확인할 수 있도록 구현하였다. 둘째, 다수의 승객이 동시에 승하차할 때 발생할 수 있는 광센서의 오차를 방지하기 위해, 객체검출 알고리즘인 YOLO를 활용하여 CCTV 승객 수 확인 가능성을 확인하였다. 셋째, 별도의 화면에서 탑승할 버스 내의 좌석이 착석된 경우를 색깔로 표시함으로써 편의를 제공한다. 승객의 현재 위치 확인, 현 위치에서 탑승 가능한 대중교통 및 도착 잔여 시간도 확인 가능하다. 따라서 제안한 시스템은 대중교통 이용객들에게 보다 높은 편의성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

비디오 서버에 저장된 비디오 데이터를 유한한 버퍼 크기를 가진 많은 클라이언트에게 전송하기 위해 데이터 전송률 변경 횟수, 첨두 전송률, 전송률 변화량과 같은 요소를 고려한 전송 계획이 필요하다. 이러한 전송 계획을 스무딩 알고리즘이라고 하며 CBA, MCBA, MVBA 등이 있다. 본 연구에서는 첨두 전송률 이용률을 감소화하기 위한 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다. 평가 요소에는 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 전송률 변화량, 버퍼 이용률, 평균 전송률, 첨두 전송률 이용률을 사용한다. 평가 결과, 제안된 알고리즘은 MVBA 알고리즘보다 낮은 버퍼 활용률과 평균 전송률, 첨두 전송률 이용률을 보인다.

2023년 기준 국내 건설업에서 발생한 사고 재해자 수는 26,829명으로 기타의 사업(서비스업)에 이어 두 번째에 해당한다. 전 업종 재해자 사고 유형으로는 넘어짐(29,229명), 떨어짐(14,357명) 순으로 이루어져 있다. 위 자료를 토대로 본 연구에서는 건설 현장에서 빈번하게 발생하는 낙상 사고를 예측하기 위해 안전모와 깔창에 센서를 부착하고, 이를 통해 수집된 데이터를 바탕으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용한 스마트 안전 장비를 제안한다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 결정 트리를 생성하여 각 트리의 예측을 종합함으로써 높은 정확도로 낙상 사고를 실시간으로 판별할 수 있다. 이 모델은 안전모에 부착된 MPU-6050 센서에서 수집된 데이터를 통해 노동자의 낙상 사고 여부와 행동 유형을 분류한다. 안전모로부터 일차적으로 판별된 낙상사고는 깔창에 부착된 센서를 통해 이차적으로 예측하여, 예측 정확도를 높인다. 이를 통해 사고 발생 시 신속한 대응이 가능하여 노동자의 사망 및 재해사고를 줄일 수 있다고 기대한다.

바쁜 생활로 인해 수면 시간이 점점 단축되고 있고, 이에 따라 효율적인 수면 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 정해진 시간에만 울리는 알람은 효율적인 수면을 방해하고, 피곤을 증가시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 라즈베리 파이(Raspberry Pi)를 활용한 스마트 알람(Smart Alarm) 시스템을 제안하였다. 제안한 알람은 기존의 알람 기능인 설정한 시간에 맞춰 알람음을 울리는 것뿐만 아니라 라즈베리 파이에 적외선 센서를 장착하여 사용자의 수면 시작 시간을 감지하고 최적의 수면 시간을 계산하여 해당 시간에 알람을 설정하도록 도와준다. 또한, 정해진 낮잠 시간으로 졸린 낮에 간편하게 잠을 청할 수 있도록 '낮잠 알람' 기능을 추가하였다. 이러한 스마트 알람 시스템은 MIT 앱 인벤터(MIT App Inventor)를 통해 구현하였다. 제안한 스마트 알람 시스템은 효율적인 수면에 기여할 것으로 기대한다.

토마토에는 리코펜, β-카로틴 및 비타민 C와 같은 영양소가 풍부하고 세계적으로 많이 소비되는 채소 중 하나이다. 그러나 종종 생물학적 및 환경적 스트레스 요인으로 인해 수확량 손실이 발생한다. 전통적인 작물 건강 평가는 오류가 발생하기 쉽고 대규모 생산에 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 건강 상태에 대해 1~5로 주석을 메긴 토마토 전체 생육기간을 다루는 포괄적인 데이터 세트를 수집하였다. 우리는 Channel-wise attention과 Grouped convolution을 사용한 Attention-Enhanced DS-ResNet 아키텍처와 새로운 학습 기법을 제안한다. 우리의 모델은 5-fold 교차 검증을 사용하여 전체 정확도 80.2%를 달성하여 작물의 건강 상태를 정확하게 분류하는데 있어 견고성을 보여주었다.

본 연구 목적은 세대를 M세대, Z세대로 나누어 무용을 통한 체험, 가치, 재미에 대한 각각의 공통점과 차이점을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해 MZ세대의 특성을 구체적으로 확인하였고, 다양한 체험 요소를 통해 지각된 가치와 재미 요인의 관계를 검증하여 무용이 성장할 수 있는 시사점을 제시하였다. 연구 대상은 무용을 체험하였거나 무용 수업에 참여 경험이 있는 자를 표본으로 하였다. 설문조사는 2024년 5월 1일부터 5월 30일까지 하였다. 가설의 검증은 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 다중회귀분석, 차이분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, MZ세대는 무용의 교육적 체험과 심미적 체험이 가치에 영향이 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, MZ세대는 무용의 교육적 체험과 심미적 체험이 재미에 영향이 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 체험 요인에서 MZ세대의 차이점은 오락적 체험, 교육적, 심미적, 일탈적 체험에서 차이가 나타났다. 넷째, 가치 요인에서 MZ세대의 차이점은 예술적 가치에서 차이가 나타났다. 다섯째, 재미 요인에서 MZ세대의 차이점은 성취감에서 차이가 나타났다. 마지막으로, MZ세대의 공통점은 가치 요인에서 신체적, 정서적, 사회문화적 가치로 나타났다. 재미 요인에서는 신체정신적 재미와 사회적 함양으로 나타났다. 이와 같은 무용에 대한 세대별 차이 연구를 통하여 무용이 단순한 예술 형식을 넘어 사회적, 문화적 가치를 제공하는 중요한 수단임을 확인하였고, 차별화된 경쟁력을 통하여 성장할 가능성을 제시하였다.

사물인터넷 환경에서 새로운 보안에 대한 요구사항은 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 변화에서 보안 위협을 통한 침해사고가 발생하면 큰 피해가 발생한다. SASE(Secure Access Service Edge) 환경은 보안 위협에 매우 취약하며, 침해가 발생하면 심각한 피해가 발생한다. SASE 환경의 보안을 강화하려면 SASE의 고유한 특성과 문제 해결을 다루는 전문 커리큘럼이 필요하다. 본 논문에서는 SASE 환경 내에서 보안 사고에 대응하기 위한 커리큘럼 모델을 제안한다. 제안된 커리큘럼 모델은 위협 유형, 위반 시나리오 및 대응 절차를 포함하여 SASE 보안의 다양한 측면을 다루는 교육과정으로 설계하였다. 이 모델의 목표는 보안 인식을 향상하고 전문가가 SASE 프레임워크 내에서 보안 사고를 효과적으로 처리할 수 있도록 준비하는 것에 목적을 두고 있다.

최근 위치기반 서비스의 중요도가 갈수록 늘어나고 있다. 그리고 이와 관련하여 Ultra-Wideband(UWB) 기술이 많은 모바일 단말들과 차량 등에 장착되고 있다. 하지만 일반적인 UWB 기반 측위 시스템의 경우 단순히 두 단말 사이의 거리와 방향을 파악하는 데에 사용되거나, 빌딩이나 공장, 쇼핑몰 같은 곳에 UWB anchor를 미리 설치한 후, 근로자나 고객의 위치를 확인하기 위하여 사용하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기법들과는 다른 방식으로 노드들의 위치를 파악하는 분산 노드 기반 Anchor-less UWB 측위 시스템의 특성에 대해서 분석하였으며, 노드 수의 증가 및 설정한 Ranging 주기에 따라 시스템의 실제 Ranging 주기 및 거리 추정 오차에 대해서 측정하였다. 또한, 본 시스템을 활용한 측위 시스템의 정확도를 실험을 통해 분석하였다. 실험 결과, Anchor를 설치하지 않고, 노드 간의 시동기 작업을 하지 않은 상태에서도 평균 0.32m의 오차를 가지는 것을 확인할 수 있었다.

본 연구는 COVID-19 팬데믹을 경험한 간호대학생들의 전공선택동기, 자기효능감, 회복탄력성, 사회적 지지, 학업 스트레스 및 대학생활적응 정도를 확인하고 변수 간의 상관관계 및 대학생활적응에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 한다. 본 연구에서는 서울시 및 수도권에 있는 간호대학의 재학생 182명을 대상으로 Google 온라인 설문지를 통해 2024년 5월 14일부터 2024년 6월 20일까지 자료수집을 실시하였고, SPSS Statistics 25.0을 적용하여 기술 통계, t-검정, 일원 분산분석, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석을 실시하였다. 일반적 특성에 따른 차이 분석 결과 대학생활적응은 나이(F=10.602, p=. 000)와 학년(t=-2.334, p=. 021)에 따라 유의한 차이가 나타났고 대학생활적응은 전공선택동기(r=. 581, p<. 010), 자기효능감(r=. 551, p<. 010), 회복탄력성(r=. 699, p<. 010), 사회적 지지(r=.557, p<. 010) 간에 유의미한 정적(+) 상관관계가 있는 것으로 나타났으며 학업 스트레스(r=-.495, p<. 010)와는 유의미한 부적(-) 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 대학생활적응에 영향을 미치는 변인은 회복탄력성(𝛽=. 366, p<. 01), 학업 스트레스(𝛽=-.183, p<. 05), 전공선택동기(𝛽=. 168, p<. 05), 나이(𝛽=. 117, p<. 05)로 확인되었으며 대학생활적응에 대한 설명력은 56.7%였다 본 연구 결과는 간호대학생의 대학생활적응을 강화하는 방안을 수립하는 데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 기능적 움직임 검사(FMS)가 성인의 건강 체력에 어떠한 영향관계가 있는지를 살펴보고, 각 기능의 장점을 활용한 부상 예방 방안은 어떻게 도움이 되는지를 고찰하고자 하였다. 연구 대상은 국민체력100에서 체력측정 평가 결과에서 1등급을 받은 일반인 40명으로 하였다. 자료처리는 변수 간의 관련성을 알아보기 위해 상관관계분석을 실시하였고, 성별에 따른 변수들 간의 차이 비교를 위하여 대응표본 t-검정(paired t-test)을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, FMS는 건강 체력과 상관관계가 확인되었다. 둘째, FMS 측정에서 성별에 따른 차이가 확인되었다. 셋째, 건강 체력 검사에서 성별에 따른 차이가 확인되었다. 기능적 움직임 검사(FMS) 측정의 장점을 활용하여 생활체육인의 부상 예방에 어떻게 기여하는지를 제시하였고, 성별에 따른 FMS 측정과 건강 체력의 차이를 분석함으로써 효과적인 운동 방법을 제시하였다. 이러한 FMS 측정과 건강 체력 측정 연구를 통하여 IT 기술과 웨어러블 기술을 적용하여 성인의 건강 증진과 부상을 예방하고, 국민의 체력과 건강이 증진되길 기대한다.

실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.

본 논문에서는 선박이 밀집한 해안 환경에서 Automatic Identification System (AIS) 메시지 전송의 신뢰성을 보장하는 지상파 Very High Frequency (VHF) 데이터 교환 (VHF Data Exchange-Terrestrial, VDE-TER)을 위한 간섭 인지 기반 자원 할당 (Interference-aware Resource Allocation, IaRA) 기법을 제안한다. 이를 위해, IaRA는 VHF Data Exchange System (VDES) 채널 모니터링을 통해 얻은 스케줄링 정보에 기반하여 채널 선택 및 슬롯 할당을 수행한다. 시뮬레이션 결과, IaRA가 기존 VDES의 VDE-TER 자원 할당 기법과 비교하여 8.79% 높은 패킷 전달률과 9.69% 낮은 채널 간섭률을 달성하였다.